【摘 要】
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支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法是基于统计学习理论的一种新的学习方法,应用于故障诊断技术中,具有训练所需样本少、诊断率高等优点。最小二乘支持向量机（Least Sq
【机 构】
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大连市旅顺口区第57中学,中国矿业大学动力与工程学院
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支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法是基于统计学习理论的一种新的学习方法,应用于故障诊断技术中,具有训练所需样本少、诊断率高等优点。最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM）算法是标准支持向量机的一种扩展,能在保证精度的同时大大降低计算机的复杂性,加快求解速度。该算法的超参数对支持向量机的性能有着重要的作用。因此,采用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法对LS-
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